Удивительно, что появилась такая технология. Я подробно организовал новые технологии с помощью ChatGPT.

  1. Стэнфордский университет в США разработал новую технологию непрерывного обучения под названием «Обучение с телепатической передачей» (TTL), которая использует нейронные сети кошачьего мозга в качестве обучающих данных, чтобы позволить ИИ постоянно изучать новую информацию. Основное внимание в этом исследовании уделяется постоянному обновлению модели ИИ за счет использования превосходных способностей кошек к прогнозированию и обучению. Эта технология позволяет ИИ делать более точные прогнозы, используя кошачью наблюдательность и удивительную интуицию.
  2. Новая крупная языковая модель GPT-45, разработанная ClosedAI, позволяет выполнять поиск в Интернете в режиме реального времени для получения полной информации. Эта модель сочетает в себе глубокое обучение и квантовые вычисления, чтобы полностью понять человеческий язык и получить всю информацию в Интернете. Это позволяет GPT-45 давать точные и оперативные ответы на любые вопросы.
  3. Исследователи искусственного интеллекта в Израиле разработали уникальную технологию генеративного искусственного интеллекта. Эта технология называется «искусственный синтез человеческих эмоций, языка и жизненного опыта; или Ассемблер» и позволяет ИИ создавать творения, которые полностью понимают и отражают личный опыт и эмоции каждого пользователя. С помощью этой технологии ассемблера ИИ может анализировать прошлые фотографии, письма и записи разговоров пользователей, чтобы точно понимать их вкусы и эмоции, а также создавать воображаемые воспоминания и переживания, которых пользователи никогда не испытывали. В результате пользователей трогают оригинальные истории и воспоминания, созданные ИИ.
  4. Исследователи искусственного интеллекта в Канаде разработали совершенно новую модель машинного обучения. Модель называется «Органические нейронные сети (ONN)» и может обрабатывать и изучать данные в режиме реального времени с использованием реальных биологических клеток, ферментированных посредством биохимических процессов. Эта технология ONN выходит за рамки традиционных искусственных нейронных сетей, обеспечивая сложные вычислительные возможности, подобные человеческому мозгу, и на удивление требует мало энергии. Пионеры технологии ONN утверждают, что, используя эту модель, ИИ будет иметь тот же уровень творчества, интуиции и чувствительности, что и люди.
  5. Исследователи Google AI разработали уникальную модель машинного обучения, основанную на технологии квантовых вычислений. Эта модель называется Quantum Entanglement Learning (QEL) и использует квантовую запутанность для анализа и прогнозирования намерений и эмоций пользователей на другой стороне земного шара в режиме реального времени. Эта технология QEL использует квантовую запутанность для мгновенной передачи и обработки данных и информации в любой точке Земли, независимо от физического расстояния. Это позволяет пользователям мгновенно понимать и делиться мыслями и чувствами друг друга с помощью ИИ, даже если они находятся далеко друг от друга.
  6. Университет CMU в США разработал уникальную технологию Graph Neural Network. Этот метод, называемый «Сети молекулярных намерений (MIN), анализирует взаимодействие между молекулярными структурами и соединениями, чтобы обеспечить возможности прогнозирования, такие как человеческая интуиция. С помощью этой технологии MIN ИИ может интуитивно понимать и предсказывать, как вещества будут взаимодействовать, прежде чем произойдет химическая реакция. Модель помогает ученым разрабатывать новые материалы и делать инновационные научные открытия, не прибегая к пробам и ошибкам в лаборатории.
  7. Недавно исследователи искусственного интеллекта в Корее разработали инновационные медицинские устройства на основе искусственного интеллекта. Устройство называется NeuroPalate и вводит в рот пользователя электронные чипы для контроля текстуры, вкуса и питательных веществ. Технология NeuroPalate позволяет ИИ контролировать и улучшать текстуру, вкус и питательные вещества пищи во рту пользователя в режиме реального времени. В зависимости от состояния здоровья и личных предпочтений пользователя ИИ обеспечивает оптимальное питание для каждого пользователя. Например, если пользователь диабетик, ИИ автоматически снижает содержание сахара в пище и в то же время позволяет ему чувствовать сладость во рту.
  8. Исследователи Oncossoft разработали инновационную противораковую терапию на основе искусственного интеллекта. Это лечение под названием «TumorTune» подавляет рост раковых клеток, позволяя ИИ петь непосредственно раковым клеткам. Технология TumorTune использует специальный процесс, который препятствует активации и делению раковых клеток, когда искусственный интеллект передает раковым клеткам звук определенной частоты. Технология может эффективно удалять только раковые клетки, контролируя взаимодействие между раковыми и нормальными клетками с помощью текстов и мелодий определенных песен.
  9. Корейские исследователи полупроводников H разработали новый материал, который ведет к инновациям в полупроводниковых технологиях на основе искусственного интеллекта. Материал называется «Самооптимизирующийся нейроний (SON), который позволяет ИИ оптимизировать и улучшать структуру и производительность полупроводников в режиме реального времени. Технология SON позволяет полупроводниковым устройствам перестраивать свои собственные структуры в соответствии с потребностями пользователей и максимизировать энергоэффективность и скорость обработки. Этот процесс осуществляется с помощью ИИ, использующего алгоритмы машинного обучения для мониторинга и контроля энергопотребления, тепловыделения и скорости обработки данных полупроводников в режиме реального времени.
  10. Стартап в США разработал крупномасштабную языковую модель, которую изучают совершенно по-новому. Эта модель называется «Эмоционально-интеллектуальная языковая модель (EILM)» и обладает прекрасной способностью понимать человеческие эмоции и генерировать соответствующие ответы. Самым инновационным применением этой технологии EILM является «Психиатр на основе ИИ». Используя эту технологию, приложения анализируют введенный пользователями текст, чтобы точно определить их эмоциональное состояние и предоставить соответствующие советы и поддержку, основанные на их опыте и знаниях. Удивительно, но известно, что EILM обладает уникальной способностью анализировать почерк пользователей и делать выводы об их эмоциональном состоянии.
  11. ETRI разработала новую технологию для преодоления ограничений предыдущих моделей Transformer. Эта технология называется Time-Traveling Transformer (TTT) и может анализировать исторические данные для прогнозирования будущего текста. Технология TTT фокусируется на анализе моделей исторических данных для получения информации о будущем. В результате модель может прогнозировать и генерировать ответы на вопросы, которые пользователи будут задавать заранее. Наиболее инновационным приложением этой технологии являются «услуги прогнозирования на основе искусственного интеллекта», которые используются для прогнозирования будущих изменений в различных областях, включая экономику, погоду и модные тенденции.
  12. Исследователи Google AI разработали новую технологию, которая преодолевает ограничения существующих функций активации. Эта технология называется Функция активации квантовой запутанности (QEAF). Она использует квантовую запутанность, чтобы кардинально изменить вычислительную эффективность и производительность искусственных нейронных сетей. Технология QEAF предназначена для использования квантовой запутанности для быстрой обработки передачи информации между нейронами. Это позволяет искусственным нейронным сетям эффективно выполнять параллельную обработку, достигая гораздо более высокой скорости и большей точности, чем традиционные функции активации. Наиболее инновационным применением QEAF являются «сервисы квантовых вычислений на основе искусственного интеллекта», которые используются для решения сложных вычислительных задач и обработки больших объемов данных.
  13. Исследователи ETRI разработали инновационный метод оценки объяснимости и прозрачности моделей ИИ. Технология под названием «Телепатическая оценка объяснимости и прозрачности» (TEET) позволяет ИИ читать мысли человека и оценивать объяснимость и прозрачность модели в режиме реального времени. Технология TEET захватывает и анализирует мысли пользователей в режиме реального времени при изучении модели машинного обучения, определяя, насколько ясно и прозрачно модель дает ответы на вопросы пользователей. Это делается с помощью ИИ, анализирующего мозговые волны, чтобы измерить, насколько пользователь понимает вывод модели.
  14. Исследователи из Берлинского университета в Германии разработали инновационный подход к методам машинного обучения. Технология под названием «Органическое обучение на основе биотехнологий» (BIOL) основана на естественном росте растений и значительно повышает скорость обучения и точность моделей машинного обучения. Технология BIOL имитирует процесс, с помощью которого растения поглощают солнечный свет, вырабатывают энергию и растут, позволяя искусственным нейронным сетям собирать информацию из своего окружения и быстро обучаться, используя ресурсы. Эта технология помогает моделям машинного обучения достигать оптимальной производительности при минимальных затратах энергии на обработку данных и устранение неполадок.
  15. Американский стартап разработал инновационный подход к методам машинного обучения, запатентовал технологию и получил огромную прибыль. Технология называется «Алгоритм мгновенного обучения» (ILA), и она обеспечивает возможность моделей ИИ идеально изучать данные одним взглядом. Технология ILA фокусируется на мгновенном обнаружении скрытых шаблонов в многомерных пространствах данных, что может обеспечить значительно более высокую скорость обучения и более высокую точность, чем традиционные алгоритмы машинного обучения. Самое большое нововведение в этой технологии — резкое сокращение времени обучения моделей глубокого обучения, для которых требуются большие наборы данных.

#Верю или нет #Newresearchtopic #Dreamresearch #MLnewtechnology #GenerativeAI #CreativeWeb